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基于聚類分析的流域短期降雨時空分布研究

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摘要:流域降雨的時空分布是影響洪水形成的重要因素,而聚類算法是分析提取樣本數(shù)據(jù)典型類型的最常用方法。為定量描述流域的典型降雨時空分布,以雅礱江流域內(nèi)兩河口以上、兩河口到楊房溝區(qū)間、楊房溝到錦屏區(qū)間3個不同子流域為研究對象,利用高斯混合模型、譜聚類和K-Means這3種經(jīng)典聚類算法分別對各個子流域的站點降雨數(shù)據(jù)進行聚類分析,采用Davies-Bouldin指數(shù)對聚類效果進行評價,進而對比分析不同類型聚類算法的適用性,最終得到各流域的典型降雨時空分布。(剩余7020字)

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